Impacto de las observaciones convencionales

Diferencia en la vertical

Las siguientes figuras muestran la diferencia en la humedad absoluta y la temperatura entre los dos experimentos a lo largo de todo el periodo de asimilación. Se realizó una interpolación a niveles de presión y luego se calculó un promedio espacial para obtener un perfil vertical en cada tiempo.

La diferencia en la humedad absoluta es importante solo en niveles bajos por debajo de 850-900 hPa. Esto parece ser razonable ya que la mayoría de las observaciones asimiladas son de superficie. En general CONV+AUT tiene valores de humedad más altos cerca de superficie. Por el contrario, la diferencia en la temperatura es importante en todos los niveles. En niveles bajos la diferencia tiene una especie de ciclo diario que se suaviza cuando la convección empieza a desarrollarse en el dominio. También llama la atención el calentamiento en niveles medios/altos durante el 22 y un enfriamientos por arriba.

Será posible que la convección esté ayudando a propagar el efecto de las observaciones en superficie? Porque no se ve en la humedad?

Diferencias en la horizontal

Si observamos la distribución espacial de la humedad en distintos tiempos (promediando los niveles de presión entre 1000 y 900 hPa), vemos que en general el experimento CONV+AUT genera un entorno más húmedo hasta el sur de Córdoba y centro de Buenos Aires.

Será porque el viento del norte es más intenso en este experimento?

Pero si observamos el campo de la diferencia del viento en el nivel más bajo en la siguiente figura, en general, el viento del norte es menos intenso en CONV+AUT (se observa como viento del sur en la figura pero en realidad indica que la magnitud del viento en CONV+AUT es menor que en CONV). De hecho a las 06Z del 22/11 el viento en niveles bajos pierde intensidad en la región central del dominio.

En las tres variables analizadas se observa una zona al sur de Córdoba y Buenos Aires (donde podría estar ubicado el frente, habría que revisar esto) donde las diferencias entre los dos experimentos es muy importante. Si comparamos estas figuras con la imagen de IR del GOES-16, vemos que la linea donde se genera la convección se ubica donde las diferencias entre los análisis es mayor. Si bien solo con esto es imposible saber si el impacto de las observaciones de superficie fue positivo (o sea que acerca la simulación al estado real de la atmósfera), es interesante ver que el impacto se da justo donde ocurren los procesos que nos interesan.

Es posible que en los experimentos la convección se desarrolle en lugares ligeramente distintos o desfazados en el tiempo y eso genera las diferencias que se ven el gráfico. Sería interesante intentar ver donde hay convección en cada caso

map <- rnaturalearth::ne_states(country = c("argentina", "Brazil", "Chile", "Uruguay", "Paraguay", "Bolivia"), returnclass = "sf")

geom_mapa <- function() {
  geom_sf(data = map, fill = NA, color = "black", size = 0.2, inherit.aes = FALSE)
}

dbz <- ReadNetCDF("analisis/dbz/maxdbz_ana_E3_20181122060000.nc", vars = c(dbz = "max_dbz", lon = "XLONG", lat = "XLAT")) %>% 
  .[, exp := "CONV+AUT"]

dbz_E4 <- ReadNetCDF("analisis/dbz/maxdbz_ana_E4_20181122060000.nc", vars = c(dbz = "max_dbz", lon = "XLONG", lat = "XLAT")) %>% 
  .[, exp := "CONV"]

pal <- wesanderson::wes_palette("Zissou1", 100, type = "continuous")

rbind(dbz, dbz_E4) %>% 
  .[dbz > 15] %>% 
  ggplot(aes(lon, lat)) +
  geom_point(aes(color = dbz), size = 0.3) +
  scale_color_gradientn(colors = pal) +
  geom_mapa() +
  coord_sf(xlim = range(dbz$lon), ylim = range(dbz$lat)) +
  labs(title = "Reflectividad máxima mayor a 15 dbz",
       subtitle = "2018-11-22 06:00:00") +
  facet_wrap(~exp) +
  theme_minimal()